• 대한원격탐사학회지
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• 제29권1호
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• pp.105-114
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• 2013

지구온난화와 인간의 무분별한 활동과 같은 인위적인 요인과 아열대고압대라는 자연적인 요인으로 인해 동아시아 지역의 사막화가 확산되고 있다. 사막화의 확산으로 인하여 우리나라에 영향을 주는 황사의 발원지가 변화하고 있다. 본 연구에서는 황폐한 지역의 토지 피복을 연구하기 위한 유용한 식생지수로 알려진 Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)를 이용하여 동아시아 사막 주변의 토지 피복 변화를 관측하여 사막화의 시계열 변화와 패턴을 알아보고자 한다. SPOT위성의 VEGETATION 센서를 통해 동아시아 S10-DAY NDVI 데이터를 1999년부터 2011년까지 취득하였다. 데이터에 포함되어 있는 노이즈값을 제거하기 위해 NDVI Correction, WaterMask를 수행한 후 ISODATA 방법으로 무감독분류를 하였다. 무감독분류 된 클러스터에 대한 분석을 수행한 결과 사막 경계 부분에서 식생의 밀도가 활발하게 변화하고 있는 것을 확인하였으며 특히 고비 사막과 내몽골 고원 그리고 만주 지역을 중심으로 변화가 큰 것을 확인하였다. 2000년대 후반에 들어서 사막의 전체적인 크기는 감소하는 것으로 나타났지만 동쪽으로 사막화가 진행되는 것을 확인하였다.

• 한국토양비료학회지
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• 제50권4호
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• pp.306-317
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• 2017

Unmanned aerial vehicles (UAVs) became popular platforms for the collection of remotely sensed data in the last years. This study deals with the monitoring of multi-temporal onion growth with very high resolution by means of low-cost equipment. The concept of the monitoring was estimation of multi-temporal onion growth using normalized difference vegetation index (NDVI) and meteorological factors. For this study, UAV imagery was taken on the Changnyeong, Hapcheon and Muan regions eight times from early February to late June during the onion growing season. In precision agriculture frequent remote sensing on such scales during the vegetation period provided important spatial information on the crop status. Meanwhile, four plant growth parameters, plant height (P.H.), leaf number (L.N.), plant diameter (P.D.) and fresh weight (F.W.) were measured for about three hundred plants (twenty plants per plot) for each field campaign. Three meteorological factors included average temperature, rainfall and irradiation over an entire onion growth period. The multiple linear regression models were suggested by using stepwise regression in the extraction of independent variables. As a result, $NDVI_{UAV}$ and rainfall in the model explain 88% and 68% of the P.H. and F.W. with a root mean square error (RMSE) of 7.29 cm and 59.47 g, respectively. And $NDVI_{UAV}$ in the model explain 43% of the L.N. with a RMSE of 0.96. These lead to the result that the characteristics of variations in onion growth according to $NDVI_{UAV}$ and other meteorological factors were well reflected in the model.

• 한국농공학회논문집
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• 제56권3호
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• pp.55-64
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• 2014

While utilizing high resolution satellite image for land use classification has been popularized, object-oriented classification has been adapted as an affordable classification method rather than conventional statistical classification. The aim of this study is to extract the paddy field area using object-oriented classification with time series NDVI from high-resolution satellite images, and the RapidEye satellite images of Jaeryung-gun in North Korea were used. For the implementation of object-oriented classification, creating objects by setting of scale and color factors was conducted, then 3 different land use categories including paddy field, forest and water bodies were extracted from the objects applying the variation of time-series NDVI. The unclassified objects which were not involved into the previous extraction classified into 6 categories using unsupervised classification by clustering analysis. Finally, the unsuitable paddy field area were assorted from the topographic factors such as elevation and slope. As the results, about 33.6 % of the total area (32313.1 ha) were classified to the paddy field (10847.9 ha) and 851.0 ha was classified to the unsuitable paddy field based on the topographic factors. The user accuracy of paddy field classification was calculated to 83.3 %, and among those, about 60.0 % of total paddy fields were classified from the time-series NDVI before the unsupervised classification. Other land covers were classified as to upland(5255.2 ha), forest (10961.0 ha), residential area and bare land (3309.6 ha), and lake and river (1784.4 ha) from this object-oriented classification.

• 한국측량학회지
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• 제14권1호
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• pp.81-88
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• 1996

원격탐사 기법은 식생 및 토지이용과 같은 지형 조건과 관련된 광역 증발산량을 산정하기 위한 하나의 수단으로 이용될 수 있다. 지면으로부터의 증발산량을 지배하는 인자로는 기온, 습도, 바람, 일사량, 토양조건 등 매우 복잡하게 구성된다. 식생은 그 지점의 증발산량에 영향을 주고 있으며, 증발산량을 지배하는 인자는 식생에 강한 영향을 받고 있다. 따라서 증발산량과 식생조건 사이에는 강한 상관관계가 성립함을 예상할 수 있다. 어느 임의의 지점에서의 식생조건을 파악하기 위하여 NOAA/AVHRR data로부터 얻을 수 있는 NDVI를 이용함으로서 증발산량과 NDVI사이의 강한 상관관계를 생각할 수 있다. 여기서, 증발산량과 NDVI의 관계를 이용하여 직접 실제 증발산량을 산정할 수 있는 방법을 개발한다. 이 방법을 이용하여 지상의 자료가 충분하게 얻어지지 않는 북한 지역을 포함한 한반도 전역에 대한 증발산량의 분포를 파악할 수 있다.

• Spatial Information Research
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• 제19권5호
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• pp.37-46
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• 2011

봄 가뭄탐지를 위한 위성영상 활용을 위해 중 저해상 위성영상인 Landsat TM(Thematic Mapper) 영상을 이용하여 기존의 봄철 가뭄 해석에 많이 사용되어온 정규식생지수(NDVI: Normalized Difference Vegetation Index)이외에 MSI(Moisture Stress Index), MidIR Index, II (Infrared Index) 지수들의 가뭄분석 활용가능성을 알아보고자 하였다. 이를 위해 경상북도 영천시를 대상으로 무강수일수에 따른 영상을 선정하여 DN(Digital Number)값의 특성 및 상관성을 분석하고 이와 더불어 가뭄지수와의 비교 분석을 실시하였다. 그 결과 NDVI와 MSI 및 II 지수는 높은 상관관계를 보였으나, MidIR은 낮은 상관관계를 보였으며, 가뭄지수와의 분석에서도 MSI 및 II 지수는 강한 상관관계를 보여주었다. 따라서 MSI와 II 지수를 이용한 가뭄연구를 통해 정보의 다양성 및 정확도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제9권2호
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• pp.102-114
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• 2006

본 연구의 목적은 낙동강 권역을 대상으로 가뭄지역을 검출하고 부족수분량을 산정하는 방법을 개발하는 것이다. 위성자료는 임의 지점에 대하여 지속적이고 반복적인 관측 자료를 제공하므로 가뭄 감시를 위해 유용하게 사용될 수 있다. 본 연구에서는 증발산량과 식생지수(NDVI)가 밀접한 상관성이 있는 점에 착안하여 MODIS 영상으로부터 얻어진 NDVI와 기상자료 중 기온자료를 이용하여 증발산량을 산정하는 간편법을 제안하였다. 가뭄 분석을 위해 위성자료로부터 얻어진 증발산량 자료를 이용하여 기후학적 물수지 모형에 의해 부족수분량을 산정하여 물부족의 심도를 파악하였다. 본 연구의 결과로서 가뭄 분석에 있어서 위성영상의 활용이 대단히 유용하다는 것을 보여주고 있다.

• Spatial Information Research
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• 제21권5호
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• pp.15-22
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• 2013

본 연구는 동북아시아 지역의 이산화탄소 분포와 식생지수의 상관성 규명을 목적으로 한다. 이를 위해 지리가중치 분석기법을 활용하여 GOSAT 이산화탄소 측정자료와 MODIS 식생지수에 대해 다중공간회귀 분석을 시행하였다. 그 결과 이산화탄소와 식생지수 사이에는 전체적인 (-)의 상관관계가 나타나고 있음을 확인할 수 있었다. 공간적 자기상관성 측정을 위한 Global Morans'I지수와 Anselin Local Morans'I 통계 분석 결과에서는 이산화탄소는 일정한 군집성을 보이며 분포하고 있는 것으로 나타나났다. 이러한 결과는 산림파괴와 같은 개발 활동이 이산화탄소의 배출에 영향을 미쳐 일정한 군집을 형성하게 된 것으로 추정된다. 그러나 이산화탄소의 분포는 인위적 배출원과 식생의 호흡, 해양의 배출과 흡수 등의 다양한 요인과 결부되어 달라지기 때문에 이산화탄소 분포에 개입되는 다양한 변수와 상관성을 평가하는 후속연구가 필요할 것으로 사료된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제20권2호
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• pp.55-61
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• 2012

가시선 분석 결과에 영향을 미치는 주요 요인으로는 지형고도, 장비의 성능 그리고 수목에 의한 차폐를 들 수 있다. 수목 차폐는 계절별로 달라지고, 수목의 밀도, 수목고 등에 의해 그 값이 변화하므로, 현실적인 가시선 분석 결과에 많은 영향을 미친다고 볼 수 있다. 본 연구에서는 NDVI와 수치지도 속성자료인 수목차폐 자료를 상관시켜 수목차폐율 값을 생성하고 이에 의한 가시선 분석을 실험지역 6개 관측지점에 대하여 수행하였다. 실험 결과, 식생 지수 NDVI와 차폐율은 상관성이 있으며, 이를 기반으로 새로운 차폐율 지도를 생성할 수 있었다. 또한 가시선 분석 결과 기존 차폐율을 고려한 가시선 분석 결과와 가시면적 차이가 있었으며, 특히 가시영역의 공간적 분포 차이가 두드러졌다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.164-169
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• 2017

본 연구는 지속적으로 수계 내 녹조를 모니터링할 수 있도록 고정익 무인비행기에 멀티스펙트럴 센서를 탑재시켜 금강 유역의 하천을 촬영하고, NDVI 분석을 수행함으로써 수계환경을 효율적으로 관리하는 것을 목적으로 하고 있다. 연구 대상지역은 금강 유역의 백제보 인근이며, 연구수행에 사용된 데이터는 녹조 발생 초기인 2016년 7월에 촬영된 영상이다. 데이터 처리과정으로서, Pix4D 소프트웨어를 이용하여 NDVI 영상을 생성하는 작업을 수행하였다. 생성된 NDVI 영상을 클로로필 실측값과 비교하여 관계식을 도출하고 영상 수치 변환 작업을 수행하였다. 그 결과 실측값이 반영된 클로로필 영상을 추출할 수 있었으며, 앞으로 수계환경관리를 위한 녹조 관측 및 모니터링, 그리고 재해예방 측면에서 무인비행기를 이용한 클로로필 정보 취득은 매우 유용할 것으로 판단된다.

• 한국토양비료학회지
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• 제49권5호
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• pp.420-428
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• 2016

For more than 50 years, satellite images have been used to monitor crop growth. Currently, unmanned aerial vehicle (UAV) imagery is being assessed for analyzing within field spatial variability for agricultural precision management, because UAV imagery may be acquired quickly during critical periods of rapid crop growth. This study refers to the derivation of growth estimating equation for highland Kimchi cabbage using UAV derived normalized difference vegetation index (NDVI) and agro-meteorological factors. Anbandeok area in Gangneung, Gangwon-do, Korea is one of main districts producing highland Kimchi cabbage. UAV imagery was taken in the Anbandeok ten times from early June to early September. Meanwhile, three plant growth parameters, plant height (P.H.), leaf length (L.L.) and outer leaf number (L.N.), were measured for about 40 plants (ten plants per plot) for each ground survey. Six agro-meteorological factors include average temperature; maximum temperature; minimum temperature; accumulated temperature; rainfall and irradiation during growth period. The multiple linear regression models were suggested by using stepwise regression in the extraction of independent variables. As a result, $NDVI_{UAV}$ and rainfall in the model explain 93% of the P.H. and L.L. with a root mean square error (RMSE) of 2.22, 1.90 cm. And $NDVI_{UAV}$ and accumulated temperature in the model explain 86% of the L.N. with a RMSE of 4.29. These lead to the result that the characteristics of variations in highland Kimchi cabbage growth according to $NDVI_{UAV}$ and other agro-meteorological factors were well reflected in the model.